• Title/Summary/Keyword: 강우측정망

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Analyzing the Impact of Multivariate Inputs on Deep Learning-Based Reservoir Level Prediction and Approaches for Mid to Long-Term Forecasting (다변량 입력이 딥러닝 기반 저수율 예측에 미치는 영향 분석과 중장기 예측 방안)

  • Hyeseung Park;Jongwook Yoon;Hojun Lee;Hyunho Yang
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.13 no.4
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    • pp.199-207
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    • 2024
  • Local reservoirs are crucial sources for agricultural water supply, necessitating stable water level management to prepare for extreme climate conditions such as droughts. Water level prediction is significantly influenced by local climate characteristics, such as localized rainfall, as well as seasonal factors including cropping times, making it essential to understand the correlation between input and output data as much as selecting an appropriate prediction model. In this study, extensive multivariate data from over 400 reservoirs in Jeollabuk-do from 1991 to 2022 was utilized to train and validate a water level prediction model that comprehensively reflects the complex hydrological and climatological environmental factors of each reservoir, and to analyze the impact of each input feature on the prediction performance of water levels. Instead of focusing on improvements in water level performance through neural network structures, the study adopts a basic Feedforward Neural Network composed of fully connected layers, batch normalization, dropout, and activation functions, focusing on the correlation between multivariate input data and prediction performance. Additionally, most existing studies only present short-term prediction performance on a daily basis, which is not suitable for practical environments that require medium to long-term predictions, such as 10 days or a month. Therefore, this study measured the water level prediction performance up to one month ahead through a recursive method that uses daily prediction values as the next input. The experiment identified performance changes according to the prediction period and analyzed the impact of each input feature on the overall performance based on an Ablation study.

Adjustment of Radar Mean-field Bias Considering Orographic Effect (산악효과를 고려한 Mean-field bias의 보정)

  • Kim, Young-Il;Sung, Gyung-Min;Hwang, Man-Ha;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1136-1140
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    • 2009
  • 지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

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Seasonal Variation of Cr(VI)-contaminated Groundwater Quality and the Potential for Natural Attenuation (6가 크롬 오염 지하수 수질의 계절변화와 자연저감 가능성)

  • Chon, Chul-Min;Ahn, Joo-Sung;Roh, Yul;Rhee, Sung-Keun;Seo, Hyun-Hee;Kim, Gue-Young;Koh, Dong-Chan;Son, Young-Chul;Kim, Ji-Wook
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.41 no.6
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    • pp.645-655
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    • 2008
  • The Cr(VI) concentrations at the shallow aquifer well (MPH-0-1) of the Moonpyung groundwater monitoring station were in the range of 0.5 to 3.1 mg/L exceeding 10 to 62 times the guideline for drinking-water quality, indicating continuous contamination. However, Cr was not detected at the deep bedrock well and the other subsidiary monitoring wells except for MPH-1 and 6. Cross-correlation analyses were conducted for rainfall and groundwater level time series, resulting in the mean time of recharge after precipitation events to be 5.6 days. For rainy season, the water level was raised and the Cr(VI) concentration was several times lower than that during dry season at well MPH-0-1 well. Correlation of the Cr(VI) concentration with the groundwater-level showed that the Cr(VI) reduction was closely related with the groundwater-level rise in the well. However, the groundwater level rise during high water season induced the lateral migration of the Cr(VI)-contaminated groundwater at well MPH-4. We enriched and isolated a chromium reducing bacteria, Enterobacter aerogenes, from the Cr(VI)-contaminated groundwater in the wells MPH-0-1 and MPH-1. The bacteria may play an important role for immobilizing Cr(VI) in the Cr(VI)-contaminated groundwater. Therefore, the migration of the contaminant (Cr(VI) must has been restricted because of the natural attenuation by microbial reduction of Cr(VI) in the groundwater. This research suggests that the bioremediation of the Cr(VI)-contaminated groundwater by the indigenous bacteria may be feasible in the Cr(VI) contaminated groundwater.

Analysis of Contribution of Climate and Cultivation Management Variables Affecting Orchardgrass Production (오차드그라스의 생산량에 영향을 미치는 기후 및 재배관리의 기여도 분석)

  • Moonju Kim;Ji Yung Kim;Mu-Hwan Jo;Kyungil Sung
    • Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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    • v.43 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2023
  • This study aimed to confirm the importance ratio of climate and management variables on production of orchardgrass in Korea (1982-2014). For the climate, the mean temperature in January (MTJ, ℃), lowest temperature in January (LTJ, ℃), growing days 0 to 5 (GD 1, day), growing days 5 to 25 (GD 2, day), Summer depression days (SSD, day), rainfall days (RD, day), accumulated rainfall (AR, mm), and sunshine duration (SD, hr) were considered. For the management, the establishment period (EP, 0-6 years) and number of cutting (NC, 2nd-5th) were measured. The importance ratio on production of orchardgrass was estimated using the neural network model with the perceptron method. It was performed by SPSS 26.0 (IBM Corp., Chicago). As a result, EP was the most important variable (100%), followed by RD (82.0%), AR (79.1%), NC (69.2%), LTJ (66.2%), GD 2 (63.3%), GD 1 (61.6%), SD (58.1%), SSD (50.8%) and MTJ (41.8%). It implies that EP, RD, AR, and NC were more important than others. Since the annual rainfall in Korea is exceed the required amount for the growth and development of orchardgrass, the damage caused by heavy rainfall exceeding the appropriate level could be reduced through drainage management. It means that, when cultivating orchardgrass, factors that can be controlled were relatively important. Although it is difficult to interpret the specific effect of climates on production due to neural networking modeling, in the future, this study is expected to be useful in production prediction and damage estimation by climate change by selecting major factors.

Study on Water Quality Predictability through Machine Learning Techniques in Non-point Pollutant Management Area (비점오염원관리지역의 머신러닝 기법을 통한 수질 예측 가능성 연구)

  • Yeong Na Yu;Min Hwan Shin;Dong Hyuk Kum;Kyoung Jae Lim;Jong Gun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.467-467
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    • 2023
  • 강우에 의해 발생하는 비점오염물질의 수질 데이터가 충분하지 않아 비점오염원이 문제가 되고 있는 유역의 수질개선을 위한 대책마련이 어려운 실정이다. 기존에 환경부에서 운영하고 있는 자동측정망은 1시간 간격으로 데이터를 축적하고 있으나, 비점오염원이 문제가 되는 유역에 설치되어 있지 않거나 수온, DO, pH 등 현장항목만을 측정하고 있어 하천의 수질오염을 대표할 수 있는 T-P나 SS 등의 수질분석 항목의 부재하다. 이로인해 유역의 수질개선 대책을 수립하기 위한 오염원의 현황을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 비점오염원관리지역 중 골지천 유역을 대상으로 수질항목별 상관성을 분석하고, 실측자료를 기반으로 DT, MLP, SVM, RF, GB, XGB 등의 머신러닝 기법을 통해 수질 예측 가능성을 연구하였다. 상관관계 분석결과 입력변수인 탁도 항목이 예측 수질과 뚜렷한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으나, 그 외 항목에서는 약한 상관관계를 보이거나 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측 분석 결과, 검무교와 태봉2교, 제1여량교는 RF 기법에서 결정계수(R2) 0.57~0.86, RMSE 16.49~175.60으로 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 관말교는 SVM 기법에서 R2 0.65, RMSE 57.69로, 송계교는 XGB 기법에서 R2 0.74, RMSE 282.86으로 가장 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 분석결과와 같이 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측은 가능하나, 예측성이 우수한 머신러닝 기법의 R2 비교 결과, 유역면적이 큰 제1여량교와 작은 관말교에서 0.57과 0.65로 다른 지점에 비해 낮은 것으로 나타났다. RMSE 비교 결과, 상류 산간지역에 발생한 국지성 호우의 영향으로 흙탕물이 가장 자주 발생하는 태봉2교 지점과 우선관리지역이 합류되는 송계교 지점에서 175.60과 282.86으로 예측값과 실측값의 오차가 큰 것으로 나타났다. 연구결과와 같이 하천 수질을 예측하기 위해서는 유역면적 혹은 유역특성과 관련한 기초자료를 추가로 적용하여 머신러닝 기법을 적용 해야할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 예측한 수질 항목 이외에 입력변수를 추가로 확보하여 수질의 예측 가능성을 검토해야 할 것으로 보여진다.

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Estimation of the Total Terrestrial Organic Carbon Flux of Large Rivers in Korea using the National Water Quality Monitoring System (수질측정망을 이용한 국내 대하천 하구를 통한 총유기탄소 유출량 산정과 비교)

  • Park, Hyung-Geun;Ock, Giyoung
    • Korean Journal of Environmental Biology
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    • v.35 no.4
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    • pp.549-556
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    • 2017
  • Rivers continuously transport terrestrial organic carbon matter to the estuary and the ocean, and they play a critical role in productivity and biodiversity in the marine ecosystem as well as the global carbon cycle. The amount of terrestrial organic carbon transporting from the rivers to ocean is an essential piece of information, not only for the marine ecosystem management but also the carbon budget within catchment. However, this phenomenon is still not well understood. Most large rivers in Korea have a well-established national monitoring system of the river flow and the TOC (Total Organic Carbon) concentration from the mountain to the river mouth, which are fundamental for estimating the amount of the TOC flux. We estimated the flux of the total terrestrial organic carbon of five large rivers which flow out to the Yellow Sea, using the data of the national monitoring system (the monthly mean TOC concentration and the monthly runoff of river flow). We quantified the annual TOC flux of the five rivers, showing their results in the following order: the Han River ($18.0{\times}10^9gC\;yr^{-1}$)>>Geum River ($5.9{\times}10^9gC\;yr^{-1}$)>Yeongsan River ($2.6{\times}10^9gC\;yr^{-1}$)>Sumjin River ($2.0{\times}10^9gC\;yr^{-1}$)>>Tamjin River ($0.2{\times}10^9gC\;yr^{-1}$). The amount of the Han River, which is the highest in the Korean rivers, corresponds to be 4% of the annual total TOC flux of in the Yellow River, and moreover, to be 0.6% of Yangtze River.

The Effective Approach for Non-Point Source Management (효과적인 비점오염원관리를 위한 접근 방향)

  • Park, Jae Hong;Ryu, Jichul;Shin, Dong Seok;Lee, Jae Kwan
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.21 no.2
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    • pp.140-146
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    • 2019
  • In order to manage non-point sources, the paradigm of the system should be changed so that the management of non-point sources will be systematized from the beginning of the use and development of the land. It is necessary to change the method of national subsidy support and poeration plan for the non-point source management area. In order to increase the effectiveness of the non-point source reduction project, it is necessary to provide a minimum support ratio and to provide additional support according to the performance of the local government. A new system should be established to evaluate the performance of non-point source reduction projects and to monitor the operational effectiveness. It is necessary to establish the related rules that can lead the local government to take responsible administration so that the local governments faithfully carry out the non-point source reduction project and achieve the planned achievement and become the sustainable maintenance. Alternative solutions are needed, such as problems with the use of $100{\mu}m$ filter in automatic sampling and analysis, timely acquisition of water sampling and analysis during rainfall, and effective management of non-point sources network operation management. As an alternative, it is necessary to consider improving the performance of sampling and analysis equipment, and operate the base station. In addition, countermeasures are needed if the amount of pollutant reduction according to the non-point source reduction facility promoted by the national subsidy is required to be used as the development load of the TMDLs. As an alternative, it is possible to consider supporting incentive type of part of the maintenance cost of the non-point source reduction facility depending on the amount of pollutants reduction.

Analysis of Physical, Chemical and Biological Parameters, Based on Long-Term Monitoring (2004 $\sim$ 2007), in Daejeon Stream (대전천 수계의 장기 모니터링 (2004$\sim$2007)에 의한 물리적, 화학적, 생물학적 평가 변수 분석)

  • Lee, Min-Jung;Choi, Ji-Woong;Kim, Hyun-Mac;An, Kwang-Guk
    • Korean Journal of Ecology and Environment
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    • v.42 no.3
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    • pp.364-373
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    • 2009
  • We evaluated stream health, based on integrative approaches of qualitative habitat evaluation index (QHEI), chemical water quality and the index of biological integrity (IBI) using fish assemblages in Daejeon Stream during August 2004 - October 2007. The QHEI values in this study averaged 78.2 (n=28, range: 47$\sim$124), indicating "fair" condition based on the criteria of US EPA (1993). The highest value was in the headwater site (S1) that was 112 (good), whereas the value in S3, mid and downstream was SS (fair-poor) that was the lowest owing to a disturbance on the bed and an artificial bank. Concentrations of chemical parameters such as BOD, TP and conductivity increased from the upstream to the downstream due to higher inputs of organic matters and nutrients from the urban area. Conductivity and TP showed a dilution of stream water by rainwater during summer monsoon. Analysis of fish compositions showed that total number of species was 24 and Zacco platypus was predominated (82%). The mean IBI was 17 (range: 12$\sim$30) during four years and the IBI values also decreased from S1 to S4. These results indicated that ecological health was degradated distinctly as the stream goes down through the city-center. We concluded that Daejeon Stream running through the city are influenced by chemical impact such as an influx of domestic sewage as well as the quality of habitat.

A Study on Improving Estimation of Recurrence Rate of Public Water -Jungnangcheon Watershed- (생활용수 회귀수량 산정방법의 개선연구 -중랑천 유역을 대상으로-)

  • Jung, Chung Gil;Ahn, So Ra;Joh, Hyung Kyung;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.509-509
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    • 2015
  • 물 수요관리측면에 대한 정책을 수립하기 위해서는 현재 또는 장래에 대한 용수수급의 정확한 이해를 필요로 한다. 이를 위해서는 용수 수요량 및 공급량뿐만 아니라 여러 산정요소를 필요로 하는데, 그 중 회귀수량은 물이 이용되고 다시 하천으로 회귀되어 이용될 가능성이 있는 수량으로 정의되며, 용수수급 및 용수절약 측면에서 회귀 수량은 중요한 요소라 할 수 있다. 회귀수량 조사는 유역조사 사업 이래, 10년간 생?공용수를 중심으로 미시적, 거시적으로 조사를 시행하였으나, 측정 자료의 신뢰도, 조사방법 및 지점선정 등의 문제로 인하여 조사 성과의 활용성이 매우 낮은 실정이다. 수자원장기종합계획등에서는 수자원관련 계획 수립시 생?공용수의 회귀율을 65 %로 적용하고 있으나, 이는 1970년대 말의 사회적 여건 및 경제적 상황이 반연된 결과로 현재 상황에 적용되기 곤란하다. 따라서, 현재 실정에 맞는 회귀율 산정은 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 기존 생활용수 회귀수량 산정 연구 한계를 보완하고 유역조사 시행을 위한 개선된 회귀수량을 산정하고자 한다. 본 연구는 서울시 중랑물재생센터 처리구역을 기반으로 중랑천유역을 시험유역으로 선정하였다. 기존 회귀수량 산정방법을 개선하기 위해 시험유역 회귀수량 산정을 위한 가용 자료 분석 및 용수흐름 네트워크 공간분석을 추가로 진행하였다. 가용자료로 시험 유역내 상수공급자료(정수장 공급량, 상수계통도, 유수 및 누수율), 하수처리자료(하수처리구역도, 하수처리계통도, 유입량 및 방류량) 및 기상자료(기상청 지점 및 AWS 강우자료)를 구축하였고 각각의 상수계통도 및 하수처리계통도로부터 용수 흐름 네트워크망을 구축하였다. 상수공급자료로부터 상수계통도 공급지역을 구분하여 월별 유수율에 따른 월별 실 공급량을 산정하였다. 하수처리자료로부터 시험유역에서의 월별하수처리 유입량 및 방류량을 산정하였다. 최종적으로 회귀율(하수처리 방류량/실 공급량)을 산정한 결과 연평균 회귀율은 각각 93.97 %(2011년), 95.02%(2012년)로 과잉 추정 되었으며 7 ~ 9월의 회귀율은 110 ~ 120 %로 유입량을 초과하였다. 이는, 하수처리로 유입되는 유입량의 하수관거는 합류식으로 구축되어 7 ~ 9월에 많은 양의 강우량이 우수관을 통해 하수처리장으로 이송되어 생활용수 이외에 자연적인 공급량으로 인한 것으로 분석되었다. 따라서, 월별 회귀율 산정을 위해서는 불투수층에서의 면적강우량(mm)을 유입량(m3/s)으로 환산된 값을 고려하여 회귀율을 재산정하였다. 그 결과 연평균 회귀율은 각각 78.27 %(2011년), 77.58 %(2012년)로 나타났다.각각의 월별 회귀율도 매우 유사하게 나타났으며 과거 관용적으로 사용된 65 % 회귀율보다 약 12 ~ 13%로 증가하였으며 이는, 하수처리시설 구축 및 처리효율의 증가와 상수처리시설의 관로시설의 개량으로 인한 유수율 및 누수율 감소로 회귀율이 증가한 것으로 판단된다.

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Improvement plan for the Sediment discharge survey (지표부유사 선정을 통한 유사량 조사 개선방안)

  • Lee, Dae Wung;Lee, Jung Hoon;Choi, Da Ye;Lee, Chung Dea;Lee, Sin Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.426-426
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    • 2022
  • 하천에서 유사량은 침식(Erosion), 유송(Transport), 퇴적(Deposition)의 3단계 과정으로 진행되며 이 과정에서 다양한 유사 문제가 수반되고 있다. 특히, 하상변동의 예측, 하천계획 수립 등 수자원 개발을 위해 유사량 조사는 반드시 필요하다. 따라서 국외에서는 오래전부터 하천 유사이송과정에 대한 이론적인 개념을 정립하고 양질의 유사량 자료를 위해 연구해 오고 있다. 국내에서는 대표적으로 한국수자원조사기술원에서 유사량조사 업무를 수행하고 있으며 국가유사량관측망 중 매년 약 20개소~30개소의 지점을 대상으로 신뢰성 있는 자료를 만들기 위해 지속적으로 연구하고 있다. 유사량 조사의 항목 중 부유사 채취를 위한 측선수는 하천 폭(ISO 기준)에 따라 5개~7개의 측선에서 부유사를 채취하고 있으며, 강우가 활발한 홍수기 전, 후로 단면측량 및 하상토 자료를 통해 총유사량을 산정하고 있다. 본 연구의 분석방법으로는 이신재(2021)가 제안한 방법을 착안하였고, 측선별 부유사농도와 평균부유사농도의 비교분석 통해 상관계수(R2)가 가장 높은 측선을 선택하여 지표부유사량(Index Suspended Sediment) 산정에 활용하였다. 대상지점으로는 연속 유사량 자료 생산이 가능한 낙동강유역의 함안군(계내리) 관측소와 영산강유역의 구례군(구례교) 관측소를 선정하였다. 먼저, 지표 유사량은 평균부유사농도와 측선별 부유사농도를 비교분석하였으며, 함안군(계내리) 관측소는 5번 측선(R2=0.9869), 구례군(구례교) 관측소는 2번 측선(R2=0.9929)을 통해 지표부유사량을 산정하였다. 그 결과 하천특성에 따라 측정된 부유사량과 지표부유사량의 편차율(함안군(계내리) : 최대 33%, 최소 1%, 구례군(구례교) : 최대 25%, 최소 1%)이 다소 상이한 구간이 발생하였지만 이들의 상관계수(R2)는 각각 0.9922, 0.9947로 매우 높게 산정되었다. 이러한 결과를 통해 제시한 지표 설정은 실제 업무에서 활용 가능할 것으로 판단되며, 추후 과거년도의 하천특성과 수리특성 분석을 통해 해당지점의 대표적인 측선을 선정해 연속적인 지표 유사량 자료 생산이 가능하다면 향후 자동 유사량 채수장치 설치를 통해 안정된 유사량 자료 제공이 가능할 것으로 기대된다.

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